长江经济带农业能值投入产出效率的空间差异研究

董晓翠,刘红光 (南京农业大学公共管理学院,江苏 南京 210095)

随着农业工业化的不断加快,农业可持续发展问题越来越受到社会的关注。能值是直接或间接用于系统产品或服务转换的一种可用能量[1-2]。当前国内外对能值效率评价的研究尚不多,主要针对城市生态经济系统、农业生态系统、工业、矿区、景区、污水处理等方面。国外以工业(系统改良、技术改进等方面)能值效率研究为主,在农业能值效率评价方面,RODRGUEZ-ORTEGA等[3]针对地中海绵羊-作物耕作系统集约化效率和可持续性进行了能值分析;MWAMBO等[4]采用能值-数据包络分析法评估了农业生产系统的效率和可持续性;FERRARO等[5]比较了阿根廷Pampa地区3种种植系统的效率及其对环境的影响程度。国内也有部分学者开展了农业能值效率研究,朱玉林及其团队[6-7]较早对湖南省和洞庭湖区域的农业能值效率展开评价;王小龙等[8]采用能值分析法对无公害设施蔬菜生产系统2种蔬菜栽培模式进行了系统效率和可持续性评价;刘振等[9]利用能值方法分析了不同秸秆还田处理方式对小麦、玉米两熟农田生态系统能值效率的影响;朱冰莹等[10]对现代“秸秆-羊-田”循环系统的生产效率与可持续性进行了评估;彭艳玲等[11]采用能值分析方法与改进的DEA-EBM模型,对四川省“粮改饲”试点县“青贮玉米+养殖”种养结合模式的产出效率进行了评估;王一超等[12]结合能值分析和生命周期评价模型,从期望产出效率和非期望产出效率2个角度评价京郊3种典型农作物生产系统的可持续性。已有研究几乎都以农业生态或者生产系统为整体分析系统的投入产出情况和效率,而笔者将农用地分为耕地、园地、林地、牧草地、养殖水面5种类型,分别对应农业的4个产业,即耕地与园地对应种植业,林地对应林业,牧草地对应畜牧业,养殖水面对应渔业,不涵盖农业系统中用于人类居住和活动等用途的建设用地,所有投入产出只应用于农业生产活动,可使计算结果更加精确。同时,已有研究大多选取传统的能值产出效率单个能值指标来反映农业效率,不能反映系统的环境效应、系统能值投入产出结构等。基于此,该研究选取经济、社会和环境3个方面的指标构建能值指标体系,综合分析农业投入产出状况、农业能值效率的变化趋势并探究其影响因素。

长江经济带是我国重要的农产品主产区,但长期以来农业系统资源开发强度大、生产经营方式不合理等诸多问题累积,使其面临着农业面源污染、农业产值提速较慢等难题。该研究运用能值分析法构建农业能值效率评价指标体系,对长江经济带农业能值投入产出效率和影响因素进行分析,以期为长江经济带农业可持续发展提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

长江经济带共包含上海市、浙江省、江苏省、安徽省、江西省、湖南省、湖北省、重庆市、四川省、云南省和贵州省11个省份,2010—2019年长江经济带投入产出项目原始数据和分解模型指标数据来自于农业农村部网站、《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》及各省份统计年鉴;由于能源类数据每2 a更新1次,在进行该研究时部分省份2021年统计年鉴尚未更新或数据不完整,因此研究范围设定为2010—2019年。太阳能和风能等自然投入的数据包括土地面积、太阳辐射量、平均海拔和降水量等,来源于《中国农村统计年鉴》、自然资源部网站以及各省份自然资源厅网站。

1.2 研究方法

1.2.1投入产出要素计算

该研究中的农业系统指耕地、园地、林地、牧草地和养殖水面5类农业用地,不包括农业设施用地、农田水利用地等与农业生产无直接关系的农用地类型。对5类农业用地的具体投入资源和产出产品的能值进行计算,具体计算方法见表1[13-20]。

表1 长江经济带农业系统的投入产出[13-20]Table 1 Input-output of agricultural system in the Yangtze River Economic Belt

1.2.2能值效率评价指标体系

农业生态效率作为评价农业可持续发展能力的指标,可以评估农业系统的真实价值。在生态效率的基础上能值效率的概念被提出[21],能值效率越高,系统的可持续性越强。该研究构建可以反映经济、社会、自然环境3个方面效应的农业可持续利用综合指数(表2),农业可持续利用综合指数越大,农业系统能值效率越高。

表2 农业能值效率评价指标体系Table 2 Evaluation index system of agricultural emergy efficiency

1.2.3能值效率影响因素分解模型

单位能值产出所需不可更新能值投入是系统所有不可更新资源的总投入能值与总产出能值之比,因此可以反映农业系统不可更新资源投入和能值产出状况,其值越大,表明农业系统投入了越多不可更新资源,系统的资源利用效率越低,而资源环境压力越大,农业系统发展越不可持续,因此农业能值效率越低。该研究通过LMDI模型对单位能值产出所需不可更新能值投入进行分解,得到影响农业能值效率和农业系统可持续性的影响因素以及各因素的影响程度变化,在此基础上展开分析。

首先构建单位能值产出所需不可更新能值投入的Kaya恒等式,公式为

(1)

式(1)中,FO为单位能值产出所需不可更新能值投入量,sej;F为不可更新能值投入量,sej;S为农业土地面积,km2;P为区域总人口数,万人;G为地区农业生产总值,亿元;O为区域总产出能值,sej。

将式(1)进一步简化:

(2)

式(2)中,FS为单位农业土地面积的不可更新能值投入,sej·km-2,定义为投入结构效应;SP为人均农业土地面积,km2·万人-1,定义为土地面积效应;GP为人均农业GDP,亿元·万人-1,定义为人口规模效应;GO为单位产出能值的农业生产总值,亿元·sej-1,定义为经济效应。

为避免重复计算,可更新自然资源能值为几项投入的最大值;农林牧渔固定资产投资占不可更新工业辅助能的95%,劳动力占可更新有机能的60%。

设基期单位能值产出所需不可更新能值投入为FO0,t年时为FOt,可得下式:

(3)

(4)

式(4)中,ΔFOt,t-1为单位能值产出所需不可更新能值投入从t-1年到t年的变化量;ΔSFt,t-1为投入结构效应变化量;ΔSPt,t-1为土地面积效应变化量;ΔGPt,t-1为人口规模效应变化量;ΔGOt,t-1为经济效应变化量。

各效应变化量的具体计算公式为

(5)

(6)

(7)

(8)

1.2.4能值效率等级划分

参考当前已有研究成果并咨询相关专家,根据研究区域的自然环境和发展特点,采用等间距法将反映能值效率的农业可持续利用综合指数划分为5个等级:0～0.2表示不可持续状态,>0.2～0.4表示轻度不可持续状态,>0.4～0.6表示临界不可持续状态,>0.6～0.8表示轻度可持续状态,>0.8～1.0表示可持续状态。

2 结果与分析

2.1 整体分析

由图1可见,长江经济带净能值产出率从2011年开始快速下降,且净能值产出率始终小于1。净能值产出率是总能值产出与外界辅助能投入能值之和的比值,虽然总能值产出在缓慢增加,但是净能值产出率以较快的速度下降,说明外界辅助能投入能值增速较快。辅助能投入能值持续增加但净能值产出率下降,说明长江经济带农业系统虽然机械化和农业现代化水平很高,但资源利用效率和产出率低。2019年外界辅助能投入能值占比高达90%,并且有继续增加的趋势,如果长江经济带农业系统继续按当前的方式和结构进行生产经营,那么其净能值产出率也会继续降低,系统生态环境压力会越来越大,越不利于其可持续发展。

图1 长江经济带农业系统总投入能值、外界辅助能投入能值和净能值产出率变化Fig.1 Change of total input emergy, external auxiliary input emergy and net emergy yield rate

2.2 区域差异分析

第一,能值投入产出结构的区域差异明显。从投入结构(图2)看,2010—2019年安徽、贵州、湖南、江苏、江西、四川、云南7个省份的总能值投入大体呈增长趋势,且与长江经济带农业系统总能值投入的变化趋势相似。其中,安徽、贵州、湖南、四川4个省份的能值投入结构也与长江经济带整体保持一致,不可更新工业辅助能占比最大,可更新有机能次之,可更新自然资源占比最小。江苏在2011年前不可更新自然资源在总投入中占比最大,2011年后随着农业投资的持续增加,不可更新工业辅助能占比远超不可更新自然资源。江西省投入结构与江苏省基本一致,但其不可更新自然资源与可更新有机能投入量的差距一直不大。云南的能值投入则表现为不可更新工业辅助能占比最大,可更新有机能次之,占比最小的是不可更新自然资源,云南省农业生产活动对气候、降水、地形等自然条件的依赖较大。湖北、浙江、重庆的总能值投入都表现为经过一段时间的增长后开始下降。从2010—2019年的产出结构看,除上海外,其余10个省份的总能值产出均有所上升,上海各地类产出均表现为下降,能值投入也在降低,说明其农业发展已不占优势。湖南和江西的农业能值产出结构与长江经济带的整体产出结构相同,即耕地能值产出占比最大,养殖水面和园地次之,草地和林地能值产出占比最低。

图2 长江经济带各省份农业系统总投入及总产出能值的变化趋势Fig.2 Change trend of total input and total output emergy of agricultural system of the provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

第二,长江经济带净能值产出率呈现出明显的由东向西逐渐降低的空间特征。由表3可知,只有2010年江苏和2015—2018年上海的净能值产出率大于1,说明2010年江苏和2015年后上海的农业系统资源利用效率较高,可持续发展状况较好。上海总能值投入和辅助能值投入均表现为下降,自然资源投入占比则增加,这是因为当地农业开发以观光、休闲农业为主,在开发利用农业土地的同时生态环境保护也得到了重视。

表3 长江经济带各省份净能值产出率的变化Table 3 Change of net emergy yield rate of the provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

而江苏随着农业经济产出的增加,为追求高产高效投入大量不可更新工业辅助能,使其本来可持续状况较好的农业系统出现恶化趋势。除上海和重庆两地外,其他9个地区的净能值产出率均有所下降,说明长江经济带农业系统整体对外界辅助能的依赖较大,资源利用效率不高,可持续状况不容乐观。

2.3 能值效率空间差异分析

由表4可知,长江经济带农业系统可持续状况及农业能值效率整体呈下降趋势,但各地区的变化差异较大。2011年长江经济带农业可持续状况最好,各省份农业可持续利用综合指数均大于0.4,处于临界不可持续和轻度可持续状态。2019年长江经济带农业可持续状况最差,仅江西、重庆和浙江的农业可持续利用综合指数在>0.6～0.8之间,属于轻度可持续状态;安徽和上海农业可持续利用综合指数在>0.4～0.6之间,属于临界可持续状态;其余地区的农业可持续利用综合指数均小于0.4,江苏、四川、云南、贵州和湖南属于轻度不可持续状态,湖北已进入不可持续状态。

表4 长江经济带各省份农业可持续利用综合指数(ESID)及等级Table 4 Comprehensive index and grade of sustainable use of agricultural in the provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

农业可持续利用综合指数的最大值和最小值都出现在湖北省,最大值是2012年的0.79,已经非常接近可持续状态,最小值是2019年的0.10。由表3可知,湖北农业系统从2012年的轻度可持续发展转变到2018年的不可持状态,仅6 a时间,说明该时期湖北农业系统主要依靠外界辅助能投入来实现经济产出的增长。相比之下,农业系统可持续状况较好的是安徽、湖南和上海3地,只有个别年份的系统可持续利用综合指数等级为Ⅱ级,绝大部分年份均在Ⅲ级以上。

2.4 影响因素的空间差异分析

由图3可见,除个别时段外,2010—2019年对上海、江苏、安徽、江西、湖北、湖南、四川、云南8个省份农业系统可持续发展及农业能值效率贡献度最大的影响因素均为投入结构效应。而对浙江贡献度最大的影响因素始终是投入结构效应。与以上各地区不同的是重庆和贵州,重庆大部分年份对农业系统可持续发展贡献度较大的影响因素是人口规模效应和经济效应,有2个年份投入效应贡献度最大;对贵州贡献度较大的影响因素主要是投入效应、人口规模效应和经济效应。2010—2019年,对安徽、湖北、重庆、四川、云南和贵州6个省份贡献度最小的影响因素均为土地面积效应。除个别时段外,江西和湖南两地也表现为土地面积效应贡献度最小。东部的上海、浙江和江苏农业化程度、经济社会发展程度较高,上海仅2010—2014年土地面积效应贡献度最小,此后人口规模效应成为贡献度最小的因素;江苏和浙江自2016年起表现为人口规模效应贡献度最小。由此可见,社会经济发展程度、城市化速度越快,对农用地的占用越多,农用地数量和质量受到的影响越大,农业系统可持续发展的阻力也越大。总体而言,对长江经济带大部分地区的绝大部分时段来说,投入结构效应是对农业系统可持续发展贡献度最大的影响因素,不合理的投入结构和盲目无序的不可更新资源投入是当前影响长江经济带大部分地区农业可持续发展的最重要原因。相较而言,土地面积效应对大部分地区贡献最小,这也说明自然条件对长江经济带农业系统发展的制约作用不大。

图3 长江经济带各省份农业系统可持续发展影响因素的贡献度变化Fig.3 Changes in the contribution of factors affecting the sustainable development of agricultural system of the provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

分析发现,自然资源因素对各地区农业系统的影响存在差异。长江经济带下游的上海、江苏、浙江和安徽农业系统环境贡献率较高,自然资源对农业发展的影响高于其他地区。长江经济带上游地区的云南、贵州和四川受气候、降水、地形地势等自然地理因素的影响较大。影响下游各地区农业发展的主要自然资源是用于灌溉、畜禽养殖等的农业用水。

就经济因素而言,长江经济带中下游地区的农业发展对农药、化肥、农膜依赖较大;长江经济带上游重庆农业机械化水平高于其他地区,其农业发展受农业机械化程度影响较大,贵州和四川的农业发展则受到农业机械化水平较低的制约。中下游地区则受化石能源影响较大,这是因为中下游各省份农业系统化石能源投入量较大。

就社会因素而言,2010—2019年初期上海和重庆两地农业劳动力数量较少,而贵州和云南因劳动力充足有利于其农业发展;后期湖南和云南农业劳动力数量减少导致农业发展受到影响,而下游地区因农业现代化和机械化水平较高,后期农业发展几乎不受劳动力数量的制约。此外,人口迁移对农业发展也有一定影响,中上游各地人口普遍向中下游地区迁移,导致农业劳动力流失。

3 结论与建议

3.1 结论

该研究在生态效率的基础上,基于能值理论构建农业能值效率评价指标体系,分析长江经济带农业投入产出效率及空间差异,并通过LMDI模型分解单位能值产出所需不可更新能值投入,进而分析影响长江经济带各地区农业投入产出能值效率的因素。主要结论如下:

(1)2010—2019年长江经济带农业系统总投入能值和总产出能值均表现为上升趋势,但总产出能值始终低于总投入能值,系统处于高能值投入、低能值产出的状态。长江经济带农业系统净能值产出率持续下降,且10 a间始终小于1,外界辅助能投入能值却不断增长,说明农业系统整体资源利用率较低,系统资源环境压力在不断增大。

(2)各省份农业系统投入产出能值变化存在明显差异。安徽、贵州、湖南、江苏、江西、四川、云南7个省份的总能值投入均表现为增长,且大部分地区能值投入结构与长江经济带的整体趋势保持一致;湖北、浙江、重庆的总能值投入则经过一段时间的增长后开始下降。上海农业系统各类投入和产出能值均不断降低,其余10个省份的总产出能值均有不同程度增加。各地虽能值产出结构有所变化,但大部分地区能值产出最大的地类为耕地。除上海和重庆两地外,其他地区净能值产出率均有所下降,长江经济带农业系统净能值产出率呈现东高西低的分布格局。

(3)长江经济带农业系统可持续状况整体在不断恶化,农业能值效率在下降。总体而言,2010—2019年只有重庆农业系统的可持续利用综合指数增大,农业系统可持续状况向好,其他省份的农业可持续利用综合指数均总体表现为下降趋势。没有任何地区的农业系统达到过可持续状态,也没有任何地区的农业系统始终保持在临界可持续状态以上。

(4)经LMDI模型分解得到4类影响长江经济带农业系统可持续发展的因素,分别是投入结构效应、土地面积效应、经济效应和人口规模效应。对大部分地区的绝大部分时段而言,投入结构效应是贡献度最大的影响因素,不合理的投入结构和盲目无序的不可更新资源投入是当前影响长江经济带大部分地区农业可持续发展的最重要原因。长江经济带农业系统发展受自然因素制约较小,因此土地面积效应对大部分地区的贡献度最小。

该研究中投入产出要素能值的计算方法参考当前已有研究成果,由于各地统计数据的统计标准不同,因此计算结果可能存在一定的误差,需要进一步调研和收集整理数据,进行后续的完善与验证。

3.2 建议

(1)改善投入结构。整体来看,投入结构效应是长江经济带农业发展最大的制约因素。农业系统外界辅助能投入已达90%,系统过分依赖于外界辅助能来实现高产高效,而没有充分利用系统本身的自然资源。应发挥当地的自然地理优势,充分挖掘土地、光能、水源、热量等自然资源的潜力,发展相关的产业,例如水源良好、海拔适宜的山地地区可以开发为药材、茶树等高能值产出作物的种植区。

(2)提高资源利用率。长江经济带大部分地区净能值产出率下降,系统投入了较多的辅助能,但产出能值的增长速率不大,说明农业系统资源利用效率不高。应当继续引进和推广先进的农业机械,节约电力、化石能源等的使用。继续普及喷灌、滴灌等节水灌溉方式,推广使用节水设备和器具,发展节水农业。继续推广应用测土配方施肥、水肥一体化、机械深施、有机肥替代和生态调控、物理生物防治、精准施药等节肥节药技术,发展肥料统配统施、病虫统防统治等专业化服务,提高化肥、农药等人工辅助能的利用率。

(3)发展生态循环农业。首先应大力宣传推广循环农业,使广大农业从业者意识到循环农业的优势,加快观念的转变。可通过建立农业产业园区,发挥长江经济带各地区的优势,使上中下游的农副产品在同一个平台上高效循环利用。各地区可结合当地情况,将农业与旅游业、种植业与养殖业相结合,发展以沼气技术或秸秆利用为纽带的循环农业,丘陵山地地区可发展立体循环式农业。

(4)保护农用地。长江经济带社会经济发展程度、城市化水平越高的地区对农用地的占用越多,其农业系统可持续发展的阻力也越大。应毫不动摇地守住耕地红线,保护基本农田,继续实行耕地占补平衡制度,加强行政和立法监督。